Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
![Postgres 10の開発者向け機能](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a1596b7a7f46b73aba7d62b0628337878a3a5ff4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.infoq.com%2Fstatics_s1_20240618082420%2Fstyles%2Fstatic%2Fimages%2Flogo%2Flogo-big.jpg)
PostgreSQLとMySQL、使うならどっち? データベース専門家が8つの視点で徹底比較! オープンソースのデータベースとしてよく比較されるPostgreSQLとMySQL。どんな長所・短所があるのでしょう? それぞれの専門家による対談で明らかにします。 エンジニアとして働いていると必ず直面する悩み。それは、「どのリレーショナル・データベース(以下、RDB)を選ぶのが最善なのか?」です。 RDBごとに長所と短所は異なっています。そのため自社サービスにマッチしないRDBを選んでしまうと、それがボトルネックとなり開発・運用にトラブルが生じるケースは少なくありません。 なかでもよく比較検討されるのが、PostgreSQLとMySQL。ともにオープンソースRDBのデファクトスタンダードであり、高い性能と数多くの機能を持っています。 では、両者は具体的にどのような長所・短所があるのでしょうか。そ
ELT(Extract Load Transformation)が一般的になり、データの整形を行ったり、名寄せをしたり、非正規化をしたり、といったことをクラウドのSQLエンジン(BigQuery, Redshift, TreasureData, EMRなど)上で行うことも普通になってきた。 このときにSQLで冪等にワークフローを組むことを考えると、中間テーブルをReplaceしつつ色んな処理をするのが手っ取り早いので、 テンポラリの中間テーブルが数十といった単位で作られる様になってきた。 また、データ分析も1サービスの分析だけでなく、複数のサービスを横断して分析する必要が出ており、またその時のログを集めるにも多種多様なSaaSを利用して、収集するのが一般的になってきた。 イメージ図(SAP Hanaの資料だけれども。) Ref. https://blogs.sap.com/wp-conte
なぜ、SQLは重たくなるのか?──『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者が教える原因と対策 『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者の松浦隼人さんに、8つの「SQLが重たくなる原因とその対策」を聞きました。システムのボトルネックになるような「問題のあるSQL」を回避するノウハウを学びましょう。 データの操作や定義をする言語「SQL」は、どのような領域を担うエンジニアにとっても必修科目です。しかし、その仕様をきちんと理解し、パフォーマンスに優れたSQLを書ける方はそれほど多くありません。問題のあるSQLを書いてしまい、知らぬ間にそれがシステムのボトルネックになってしまう事態はよく発生します。 では、どうすればそうした事態を回避できるのでしょうか? そのノウハウを学ぶため、今回は『SQLパフォーマンス詳解』の翻訳者であり、自身もエンジニアでもある松浦隼人(まつうら・はやと/@dblmkt)さんに8つ
SQLite3 の勉強を放置しているうちにSQLite4が出ていた。 なので今回はThe Design Of SQLite4の超訳(すっとばし)と補足を書く。 SQLite3 を読んでSQLiteは標準のB-Treeを基盤に仮想テーブルを使って色々なデータ構造をSQLで糊付けする抽象化層ライブラリってイメージを持っていた。 SQLite4 は各コンポーネントの責任範囲を明確にして全体を単純に扱えるようにしている印象を受けた。 例えば、プラガブルなストレージエンジンの採用は、データモデル(トランザクション・データ構造)を処理全体で一貫するように強制させている。 これは元々あったテーブル単位でのデータ構造切り替え(仮想テーブル)よりトランザクションのサポートなどが単純化され扱いやすくなると思えた。 また実行環境オブジェクトは複数のDB接続をユーザー側で明示的に管理しないといけなくしている。 参
BigQueryのフロントエンド BigQueryを使っていてフロントエンドのアプリケーションは何を使っているのか良く聞かれる。もちろん、BigQueryのwebインターフェイスでクエリを作って、CSVでダウンロードとかも良いと思うのですが、やっぱりちょっと違うなぁと。 どんなものがあるのでしょうか? BigQueryの公式にはこんなものがありました。 https://cloud.google.com/bigquery/third-party-tools?hl=ja Tableau Googleの中の人も使ってるぐらい良いものです。 私自身も何度か使っているのですが、やっぱり良いです。ただし、複雑なことしたいなぁと思うととんでもなく遅くなったり。 後ほど書きますけど、Viewなんかで回避すれば良いし、ローカル(もしくはサーバ)にキャッシュデータを持っておけばかなり使えます。便利だし、可視化
初心者向けにMongoDBの基本を解説しています。 この資料は2014/3/1のOSC 2014 Tokyo/Springで発表しました 。 2015/3/3最新の情報で一部アップデートしました。 2015/7/15MongoDB ver3.0ようにちょっと修正しました。 This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python ba
SQL Server 2017ではグラフオブジェクト対応、過去の処理から学んで自己チューニングするAdaptive Query Processing、SQLクエリにPythonやRを組み込めるなどの新機能を備えています。Windows版とDocker対応を含むLinux版が同時にリリース予定です。リリース時期は未定。 グラフオブジェクトとクエリに対応したことで、ソーシャルネットワークの分析やIoTネットワークのモデリングなど、これまでのリレーショナルデータベースでは困難だった処理が容易になります。 ストアドプロシージャでディープラーニングを実行可能に 新機能のなかでも最大の特徴は、SQLクエリにPythonを組み込むことが可能になり、ストアドプロシージャのなかでTensorFlowやCNTKといったディープラーニングライブラリが実行可能になったことです。 マイクロソフトはSQL Serve
Bring order to SQL chaosSay goodbye to clunky tools, endless Slack questions, and versioning headaches. It’s time to modernize your SQL development process. Faster data explorationEnable multiple users to work on data sets, queries, and visualizations simultaneously with real-time syncing and version control.
「Google Cloud Spanner」発表。地球規模の大規模分散環境で稼働するミッションクリティカルなリレーショナルDB。NoSQL並のスケーラビリティでSQL対応、トランザクション処理を実現 Googleは、クラウド上で高度なスケーラビリティを実現する、ミッションクリティカルな業務に対応したリレーショナルデータベースサービス「Google Cloud Spanner」を発表しました。 Google Cloud Spannerは、地球規模の大規模分散処理データベースとして、NoSQL並の非常に高いスケーラビリティと高い可用性、そして高速な処理を実現しつつ、SQLに対応。強い一貫性を持つトランザクション処理も実現。企業のミッションクリティカルな業務にも使えると説明されています。 地球規模に分散したリレーショナルデータベース 一般に、ミッションクリティカルな業務に対応したリレーショナルデ
BdashというアプリケーションをElectronで作りました。 bdash-app/bdash: A simple business intelligence application. 以下からダウンロードしてインストールできます(現状まだMac版だけ)。 https://github.com/bdash-app/bdash/releases ざっくりとこんな感じのことができる。 SQLを書いて保存&実行できる 結果を元にグラフを書ける gistで共有できる 現状で対応しているデータソースはMySQL、PostgreSQL(Redshift含む)、BigQuery 仕事でRedshiftを使って分析SQLを書くことが増えて、手元ではJupyter Notebookを使ってたんだけど、SQL書いてグラフを書くだけの用途には若干オーバースペックでもうちょっと簡単にできるといいなと思ったのがき
2018/01/26 第2回 オープンソースデータベース比較セミナー https://osscons-database.connpass.com/event/74688/
このブログ記事は Node.js advent calendar の 4日目の記事です。 qiita.com いやーギリギリ 12/4 に間に合いました。 12/4 のアドベントカレンダーに投稿するっていうのは来週の12/11まで大丈夫だからな(?)— Yosuke FURUKAWA (@yosuke_furukawa) December 4, 2016 というわけで本題。 はじめに Node.js の日本のコミュニティを3年運営して、色んな所で語ってきた僕だからこそ、 Asia の JavaScript コミュニティに対して語れる話があるんじゃないか、ということで jsconf.asia で Node.js の今後について話してきました。 jsconf.asia とは シンガポールで行われる JavaScript のカンファレンスです、 jsconf.asia という名前の通り、 Jav
ウィスキー、シガー、パイプをこよなく愛する大栗です。 本日Auroraで新しい機能が発表されました。なんとAuroraの中からLambdaを呼び出す事ができるようになりました!さっそく試してみました。 2017年2月現在AuroraがPrivate Subnetに有ってもLambdaをcallすることが可能になっています。 Amazon Aurora Update – Call Lambda Functions From Stored Procedures; Load Data From S3 Release: Amazon RDS on 2016-10-18 どういう機能? 一言で書くと、『AuroraのストアドプロシージャでLambdaをInvokeできる』機能です。 ドキュメントによると、ストアドプロシージャは以下の通りです。 シンタックス CALL mysql.lambda_asy
Percona Database Performance Blogの翻訳。既に運用を始めたデータベースで、インデックスが正しく使われているか、無駄や不足がないかを確認する方法のまとめ記事。クエリをひとつひとつ確認するのではなく、統計情報を元に判断する分かりやすい方法。 このブログ記事では、MySQLインデックスに手入れする基本的なステップについて見ていこうと思います。 データベースは、インデックス次第でハイパフォーマンスにも、役立たずで遅くて大変にもなりうることはご存知でしょう。インデックスは、時々手入れをする価値がある非常に重要なものです。それでは、何をチェックすればよいのでしょうか?順不同ですが、確認すべき点を挙げてみます。 1. 使われていないインデックス sysスキーマで、使われていないインデックスをとても簡単に見つけられます。 schema_unused_indexes ビューを
Intro UNIX コマンドを SQL で抽出できるツール qq を作った。 というエントリを読んで、そういえば似たようなものを作ってたなと思い出した。 自分の dotfiles の中にある、便利コマンド集の中にある selects についてである。 このコマンドは SQL という検索を記述的に表現する共通言語をファイル検索に応用し、 Ruby の動的言語として表現力を使って実装したものといえる。 その実装方法と実行例などについて記す。 selects 結論からいうとこういうコマンドだ。 $ selects mtime, size, basename from './entries/**/*' where extname '==' '.md' and size '>' 1000 order by mtime 2016-07-06 22:45:44 +0900 18437 web-font
昨日僕の Twitter タイムラインで q というツールが話題に上がっていました。 GitHub - harelba/q: q - Run SQL directly on CSV or TSV files Text as Data q is a command line tool that allows direct execution of SQL-like q... https://github.com/harelba/q 標準入力を SQL で抽出できるという物です。ただ個人的には「こういうの python じゃなくて Go でビルドされてると助かるよなー」と思ったので q と同じ様な動作になるツールを作ってみました。 GitHub - mattn/qq Select stdin with query https://github.com/mattn/qq 例えば msys2 のシ
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